免费医学论文发表-远程读数对放射科住院医师生产力产生不利影响的证据：对培训和临床实践的影响

抽象

在冠状病毒大流行开始时迅速采用后，尽管放宽了社交距离准则，但诊断放射科住院医师与其就诊者之间的远程病例审查（远程读数）在日益偏远的劳动力中仍然存在。我们的目标是评估机构数量恢复后向远程读数过渡对居民病例量的影响。我们将第一大流行年（1 年）的 3 月 1 日至 31 月 2020 日期间由第一至三年放射科住院医师 （R2020-R38） 共同撰写的放射学报告制成表格，并与大流行前的前两个年份进行了比较。分析了半年，因为机构交易量在 6 年 086 月之前有所恢复。居民人数被规范化为轮换，轮换按大流行期间监督教师的位置分类;在“远程”部门，所有教师都在异地工作，而“混合”部门则有现场和远程工作的与会者。所有居民都在现场工作。采用学生t检验和多元线性回归进行数据分析。病例总数下降幅度最大的是两个偏远地区（3% [788,26， 11,046]和8% [149,5， 2020,32]）。同时进行面对面和远程监督的混合部门均未减少超过 253%。使用多变量回归，172 年分配到标准化远程轮换的居民将比大流行前相同的轮换少完成 81%（6 至 005 项）的研究（系数为 -1.40，p = .180），但对于混合轮换来说相似。预计R108居民在大流行期间远程轮换的解释病例将减少72%（3至007例）（系数为-2.3，p = .099）。对R29或R<>居民没有显着影响（分别为p = .<>和p = .<>）。放射科住院医师在远程轮换期间解释的研究比包括面对面读数的混合轮换要少。由于住院病例量与临床表现和董事会通过率相关，因此监测下游教育效果的读出模型至关重要。在证据表明教育成果保持不变之前，放射科住院医师可能希望保留面对面的住院医师读数，特别是对于初级住院医师。

作者摘要

在冠状病毒-19大流行之后，远程工作的迅速采用和持续流行对医疗实践和住院医师培训产生了深远的影响。这种转变尤其影响了诊断放射学，该放射学适合远程工作，但传统上也以居民和就诊者之间的面对面、基于工作站的病例审查（读数）为中心。然而，远程读数对居民生产力的影响在很大程度上仍未得到探索。我们的研究调查了大流行期间、机构数量恢复后（2020 年 <> 月至 <> 月）的居民病例数量，并将数量与大流行前三年的同期进行了比较。我们的研究表明，在主勤教师远程工作的部门工作时，居民病例量大幅减少，对一年级居民的影响最为明显。另一方面，“混合 ”部门，现场和非现场就诊混合，保持了与大流行前水平相似的居民病例量。鉴于病例量与临床和学业成绩的相关性，我们的研究结果表明监测对放射科住院医师教育成果的意外后果。

数字

Table 3Fig 2表1图1表2Table 3Fig 2表1图1表2

引文： 戈登 EB，温格罗夫 P，布兰斯特特 IV BF，休斯马 （2023） 远程读数对放射科住院医师生产力产生不利影响的证据：对培训和临床实践的影响。公共科学图书馆数字健康 2（9）： e0000332. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000332

编辑 器： Haleh Ayatollahi，伊朗医科大学，伊朗（伊斯兰共和国）

收到： 四月 19， 2023;接受： 七月 18， 2023;发表： 22月 2023， <>

版权： ? 2023 戈登等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。

数据可用性： 在哈佛Dataverse存储库上，在此链接：https://doi.org/10.7910/DVN/MHGZWL。

资金： 作者没有为这项工作获得具体资金。

竞争利益： 提交人声明不存在相互竞争的利益。

介绍

由监督主治放射科医生进行的面对面放射学病例回顾（也称为读数）是放射科住院医师教育的一个历史悠久的组成部分[1]。当世界卫生组织于2019年19月宣布2020年COVID-2大流行为全球紧急情况时[3]，这种情况迅速改变，因为政府关闭和强制性社会隔离需要从面对面到远程读数的转变[4,5]。为响应地方、州和联邦的要求，由于取消择期研究以及住院和急诊影像学检查减少，手术和影像学检查病例数量立即减少[7-8][9,5]。病例量的减少反映在放射科住院医师的经历中，住院医师解读的研究下降了近10/<>[<>,<>]。

病例量的临时减少可能不利于受训者教育，因为已知病例量与放射科住院医师在阅览室和机上考试的表现相关[11,12]。然而，尽管机构数量已经正常化，但为了遵守社交距离规定并满足放射科人员需求，远程读数仍然存在;此外，作为整个医疗实践向远程医疗更广泛转变的一部分[13]，预计未来将继续使用远程读数[14,15]。

虽然有证据表明，疫情期间向远程工作场所的过渡可能有益于教学教育和会议[16,17]，并且许多居民和教职员工可能支持这种模式[16,18]，但远程读取居民病例量的影响仍然在很大程度上是未知的。Poyiadji等人2020年的次要结局数据显示，尽管仅教师人数已标准化，但住院医师数量仍滞后，而在家庭与现场工作站阅读时，关于住院医师病例量的早期数据存在相互矛盾[19,20]。然而，美国放射科首席住院医师联盟最近2021-2022年的调查结果显示，绝大多数居民更喜欢面对面的阅读、病例会议和教学法[21]。

本研究的目的是评估机构数量恢复后向远程读数过渡对居民病例量的影响。

材料和方法

数据采集

从 2020 年 2018 月到 2019 月，对该机构学术核心内七个部门的放射科住院医师共同撰写的研究数量进行了为期六个月的回顾性分析，在此期间，机构成像量在大流行初期最初下降后恢复。1-3年的比较数据是在这些年份相应的六个月期间获得的。通过将成像研究完成年份与预期毕业年份（e.g.，PGY-2 实习生是一年级放射学住院医师，表示为 R1）。四年级放射科住院医师（R4）被排除在分析之外，因为他们有高度个性化和可变的时间表，因为R4年的轮换完全由我们机构的选修课组成。例如，我们机构的许多R4居民被安排进行多次高级程序轮换，进行长时间的研究，并在放射科以外的部门内完成非解释性轮换，例如信息学，3D打印和临床选修课。因此，总病例量存在巨大差异，具体取决于各个R4居民选择的选修课。

由学术核心居民共同撰写的研究根据签约的隶属关系被分配到七个部门之一：腹部成像、胸部成像、肌肉骨骼、神经放射学、核医学、儿科放射学和女性成像。从2020年2018月至2019月，各部门被归类为根据监督教师的位置采用远程或混合读出模型。在此期间，远程部门的教师完全不在现场，远程监督现场居民的读数。混合部门有一定比例的出席者始终在阅览室，可用于与居民的面对面朗读，以及一部分非现场的出席者，可用于远程读出。获取了 2020 年、<> 年和 <> 年下半年的机构工作相对价值单位 （wRVU）——一种用于估计医生生产力的标准化计费参数，作为整体部门数量变化的代表进行比较。每项研究都按模式分组：计算机断层扫描/磁共振（CT / MR）成像，荧光透视（FL），乳房X线摄影（MG），核医学（NM），射线照相（XR）或超声检查（美国）。一些研究不能被分配到这些模式组中的任何一个，因此被省略了。

分析

为了评估大流行对居民病例量的影响，分析了居民共同撰写的研究的数量和类型，这些研究在大流行之前以及机构数量恢复到正常水平后的大流行期间进行了分析。对于大流行前的比较期，1月<>日的数据圣至31月<>日圣的 2018 年和 2019 年都被用来提高统计能力。为了比较研究完成的速度，将单个影像学研究的数据汇总到居民/分区/年份的水平，作为标准化轮换的代表。尽管居民有可能在六个月的窗口内在同一部门完成两次单独的轮换，但在我们的数据集中很少观察到这种情况，并且在大流行前和大流行期间的所有年份都以相似的速度发生。每次轮换持续3-4周。

轮换中不同模式的频率以占总量的百分比表示。使用双向t检验进行单变量显著性检验。多元线性回归在旋转级别执行，并聚类以考虑每个居民完成的多次旋转。通过读出模型构建交互变量以检查大流行前和大流行时期的差异效应。为了控制成像模式，我们使用了两组不同的控制变量，一组是主要规范，每种模式频率的变量占该旋转总解释研究的百分比，以及使用分类变量的替代规范。回归的主要规范也针对每个居民级别单独运行，以评估过渡到远程读数对经验不足的居民的潜在差异影响。p 小于 .05 的值被认为具有统计学意义。以 95% 置信区间 （CI） 报告的平均体积。统计分析在Stata 14.2中进行。

道德审批

机构审查委员会审查并确定该研究符合豁免研究的监管要求。

结果

在 1 月 31 日至 2018 月 2020 日的六个月期间，即 128-497 年间，R1、R2 和 R3 居民在核心学术轮换中总共解释了 310,128 项研究。在排除了187项图像模式不明确的研究后，该分析包括由56名独特居民解释的1,<>项研究（表<>）。

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表 1. 居民和居民合著研究的数量特征。

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在这三年半的时间里，居民们总共参加了565次轮换。其中10项轮换被排除在外，因为它们的研究数量为551项或更少;这些很可能是延迟的报告，<>月至<>月轮换的增编，或者不代表真正的轮换。这在研究的所有月份中留下了<>名居民轮换。

所有部门在 2018 年和 2019 年期间都使用了传统的面对面读数。七个部门中的两个部门 - 胸部成像和儿科放射学 - 在六个月期间过渡到远程读出模型，教师从异地工作站读取。其他五个部门采用混合读出模型，一定比例的与会者在现场始终可用。在分析期间，所有居民都位于现场阅览室。

在大流行期间最初的下降之后，我们机构在 2020 年 2020 年 2020 月至 463 月期间的数量恢复到接近正常水平。781 年的部门 wRVU （97,2018） 是 2019 年和 477 年平均值 （179,98） 的 52%。值得注意的是，总 wRVU 对远程部门的影响很小，儿科和胸部放射学口译了他们以前的 wRVU 的 360% （53,516/102,31） 和 207% （30,697/50,<>）。在我们的机构，主治放射科医生在没有住院医师的情况下解释大多数影像学研究（><>%），因此与前几年相比，总研究的微小差异可能对住院病例量的影响可以忽略不计。

居民病例总数

在大流行前的1年（N = 3,2018）和44年（N = 607,2019）的半年中，R44-R391居民共同撰写的研究数量几乎相同，而2020年下半年比之前的平均值（12,39/189,44）减少了499%（表1）。然而，居民水平、分区读出模型（混合与远程）和模式存在很大差异。采用混合读数方法的部门轮换基本保持不变（27,252/27,368;-0.4%），而在大流行期间仅采用远程读数的部门轮换减少了30%以上（11,937/17,131）。在大流行期间仅进行远程读数的两个部门居民总量下降幅度最大;胸部影像学轮换的住院医师解释研究总数比之前的平均值（38,3/788,6）减少了086%，儿科影像轮换减少了26%（8,149/11,046）。相比之下，没有一个混合部门轮换的下降幅度超过5%（见表1）。通过成像方式，在大流行期间，居民解释的X光片减少了27%（14,712/20,271），增加了8%（2,048/1,904）的核医学研究，没有其他方式的变化超过5%。

大流行之前和期间每次轮换的平均居民病例数

归一化为平均每次轮换的居民病例量后，t检验显示大流行前轮换（13.239 CI [6.222， 2.260]）和大流行轮换（0.215 CI [3.190， 8.239]）的研究总数无显著差异（p=8.2）（表0）。然而，当观察大流行期间过渡到远程读数模型的分区（儿科和胸部分区合并）的轮换时，每个居民每次旋转解释的平均研究数量有统计学意义（p=043.300），从大流行前的5.258 CI [8.342， 2.229]减少到大流行期间的4.183 CI [3.275， 5.1]（图212A).相比之下，使用混合模型的所有联合旋转均未观察到相应的下降（4.195 CI [2.233， 8.209]至6.180 CI [3.238， 9.0];p = 81.25）。在大流行期间，两个远程分区的居民每次轮换解释的平均研究数量在胸部影像学方面减少了229%（从6.180 CI [1.279， 2.171]降至8.120 CI [0.223， 7.25]），儿科影像学检查减少了362%（从1.300 CI [0.424， 3.271]降至6.202 CI [8.340， 5.17]），但单独考虑时均未达到统计学意义阈值（p = .08和p = .2， 分别）（表2）。在任何单个混合部门中都没有观察到这种趋势。S<>表中详细介绍了大流行前和大流行期间每个轮换中成像模式的频率。

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图1. 大流行之前和期间的居民病例量。

在大流行期间，远程部门的所有教职员工和混合部门的一部分教职员工都采用了读出模型（灰色列，1 年 31 月 2020 日至 1 月 31 日）。将居民合著的报告与大流行前的数据进行了比较（黑栏;2018年2019月1日至3月56日，<>年）。A）平均病例量标准化为所有居民（R<>-R<>，N = <>）和B）居民按级别轮换。

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表 2. 每个居民每次轮换共同撰写报告的平均数量。

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采用远程与混合读出模型的部门每次轮换的住院病例量，按培训水平分列

按培训水平对平均研究数量的子分析显示了几种趋势（图1B和S1表）。如上所述，所有居民水平合并（R1-R3）对偏远分区轮换的平均研究数量显着减少，但混合轮换没有观察到相应的下降。R1居民阅读的远程轮换平均研究有统计学意义下降（从268.9 [232.6–305.2]降至203.5 [160.8–246.2];p = .026），但不适用于混合旋转（从 219.7 [180.5–258.9] 到 203.8 [161.1–246.5];p = .65），也不是所有旋转的总和（从234.9 [205.6–264.2]到203.7 [172.1–235.3];p = .18）。R2居民在疫情前阅读的平均研究数量在远程轮换中均无统计学意义差异（357.8 [278.9–436.7]至251 [167.3–334.7];p = .12）或混合旋转（213.0 [184.6–241.3] 至 180.7 [146.4–215.1];p = .18）。然而，有显著下降（从262.0 [227.8–296.3]下降到202.8 [168.0–237.6];p = .042），R2居民在检查所有旋转时阅读的平均研究数量，无论模式如何。相比之下，我们发现R3居民在远程、混合或所有联合轮换中解释的平均研究数量没有显着差异（分别为p = .44，p = .76，p = .74）。

远程分区每次轮换的居民病例量的多元回归分析

我们进行了多变量回归分析，以解释影响居民解释的研究数量的潜在混杂因素。如表3所示，我们的回归分析既包括一个主要规范，利用0%-100%的连续变量来解释每个旋转的模态组成，也包括一个替代规范，该规范控制旋转特性的先天差异以确保耐用性。这些报告对远程读出格式对居民病例量的影响产生了类似的估计。当分别使用对照组来保持模态和除法不变时，我们估计在大流行期间远程轮换的居民在表82中指定的默认或替代对照下解释的研究少了005项研究（p = .74）和9.011项研究（p = .3）。相比之下，我们没有观察到大流行前与大流行前居民解释的研究在过渡到混合读出模型的轮换中完成的显着差异。

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表 3. 多元回归分析。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000332.t003

为了更好地评估受训者经验远程读数的差异影响，我们为每个居民培训级别分别重新运行了主回归（回归结果在 S3 表中报告）。尽管样本量减少了（因为每次回归的观察结果只有三分之一左右），但在远程旋转中，R1s显示出统计学上的显着影响，该队列的回归模型显示净减少72.3项研究（p = .007）。R2或R3居民的影响不显著（分别为p = .099和p = .29）。与之前同时检查所有居民的回归结果一致，任何单个居民水平的混合轮换都没有发现显着变化。

最后，为了说明每个常驻类过渡到远程模型的影响，使用默认模型（表 3）和 3 个特定于类的回归模型（S3 表）的系数来计算读出模型对保持其他变量不变的标准化旋转的边际效应。总体而言，假设轮换的居民预计在远程轮换（32至252）上会有-170%的变化，但在混合轮换（2至6）上基本上没有变化（227.233%），如图2所示。同样，对于在远程部门解释的研究，R1s，R2s和R3s预计将分别出现-40%（180至108），-30%（341至240）和-26%（250至184）的变化。相比之下，轮流轮换的相同类别居民的病例量分别变化了-8%（197至181），-10%（242至219）和5%（280至293）。

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图2. 过渡到远程读出模型对常驻病例体积的影响。

使用控制图像模态的多元回归分析模型来计算读出模型在大流行之前或期间对居民病例量的边际影响。显示所有居民的结果，并按居民水平（R1-R3）细分。大流行前时期（以灰色显示）包括 2018 年下半年和 2019 年，并与 2020 年下半年的大流行时期进行比较。< .05 和 < .01 的 p 值分别用 * 和 ** 表示;误差线表示大流行值的置信区间。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000332.g002

讨论

在 COVID-19 大流行开始时，大多数行业迅速采用远程工作，尽管放宽了社交距离指南并实施了疫苗和治疗方法以减轻病毒的影响，但在学术放射科仍然普遍存在。虽然大流行对放射科住院医师教育的最初影响有据可查，但持续依赖远程读数对住院医师教育和病例量的影响的证据有限。在这项研究中，我们展示了远程读数对放射科住院医师病例量的影响。

我们之所以选择大流行时期（2020 年 212 月至 4 月），是因为在此期间机构交易量已恢复正常，从而能够将具有远程读数模型的部门与大流行前的状态进行受控比较;它还能够与恢复面对面读数的部门进行直接比较，因为两个部门——胸部和儿科放射学——继续在所有非程序教师远程口译的情况下运作。混合部门恢复了至少一名现场出席者，始终在阅览室与居民互动、教学和复习研究。混合分区的居民解释的每次轮换的平均病例数与大流行前相同（每个居民/轮换 209.6 至 300.5 项研究）。相比之下，偏远地区的居民阅读量要少得多（每个居民/轮换229.4至3.2项研究）。两个偏远师都观察到这一趋势，但混合师则没有。这些结果不太可能受到可供解释的研究差异的影响，因为每个部门的教师阅读的总数与大流行前的水平相似。我们进行了多变量分析，以考虑潜在的混杂变量，例如每个部门读取的成像模式的组成和先天分区差异（见表2020和S82表）。即使考虑到成像模式分布的可能变化，预计005年的远程轮换将比之前的相同研究少75项研究（p = .2），并且在明确控制每个部门固有的差异时，可以看到减少2项研究的类似效果（图171A）。回归分析表明，与前两年相比，纯远程轮换的住院病例数量有所下降（253项研究与11项研究的解释）;如此大的下降可能反映了许多错失的教育机会，并可能对居民教育产生下游负面影响。重要的是继续跟踪受疫情影响的居民，以更好地了解董事会考试准备或临床敏锐度是否存在差异，因为居民病例数量与临床表现和董事会通过率相关[12,19]。尽管在 COVID-22 大流行期间，随着机构数量的急剧减少，放射科住院医师病例数量减少是有据可查的，但据我们所知，这项研究是首次专门分析远程读数的影响。我们的结果可能部分解释了Poyiadji等人观察到的居民数量回报滞后的原因，尽管只有教师的数量标准化[<>]。

一项对使用家庭工作站的教师和居民主观体验的回顾性研究发现，即使居民没有感觉到自己的病例量存在差异，他们的教师也更有可能感觉到减少[20]。Freeman等人对在家庭工作站上现场或远程工作的居民进行的一项研究表明，病例量没有显着差异，但异地居民是自我选择的，并且没有报告每个地点居民水平的组成，并可能影响结果（19）。与这些研究相反，我们所有的居民都在现场和阅览室。我们的数据得到了放射科教师和受训者调查的主观证据的支持[15,21,23]，一致认为远程工作会对教育产生负面影响。Seghers等人进行的一项调查比较了放射科教师远程工作与现场工作的经验，大多数受访者认为他们的教学能力显着下降，平均评分为2.7分（满分10分），其中0表示与在医院工作相比，在家工作时工作经验的最大减少[15]。同样，美国学术首席居民联盟最近的一项调查结果[21]可以被视为对远程学习有效性的公投：绝大多数（74%）的主要居民报告说，远程读数在面对面进行时效果明显较差。大多数主要居民还报告说，在远程案例会议和教学中学习效果较差。

事实证明，初级受训者更有可能报告远程读数对其教育的负面影响[23]。除了主要回归表明所有居民远程轮换的病例量总体下降外，我们对每个居民水平的子分析提供了额外的证据，表明初级居民的影响更明显，预计 R40 居民的病例量减少 1%（图 2B）。尽管R2s和R3s的子分析在远程旋转中没有显示出统计学上的显着下降，但这可能与研究细分到这种程度时的低功效有关，该主题值得未来研究。在培训早期错过学习机会的居民可能会发展出糟糕的基础技能，从而限制他们建立日益复杂的知识和技能的能力。这可能伴随着对他们学习能力和取得高成就的动机的信心下降。进一步的研究以了解远程读数是否对初级居民产生不同的影响至关重要，因为这可能会显着影响他们在培训中取得进步的能力。

远程读数构成了工作流程的根本转变，并引入了可能影响居民生产力的几个因素，值得进一步调查。传统上，放射科住院医师独立解释检查，生成初步报告，然后与同一工作站的主治医生一起审查研究。传统上，大多数教学都发生在这段时间。然而，向远程读数的过渡，即主治者和居民在物理上分开，显着改变了这种动态。技术障碍和挑战伴随着向远程读出格式的转变，这种格式具有新的软件、硬件或网络要求，这些要求为读数和潜在故障点带来了复杂性，可能会降低驻留效率。此外，缺乏面对面的监督和协作可能会降低居民的积极性或引发有效沟通和教学方面的问题。例如，居民可能会发现提出问题或澄清要点更具挑战性，导致信心下降和研究完成速度变慢。这些因素可能特别影响初级居民，因为他们可能更多地依赖监督、教学和出席者的反馈。最后，与会者可能会发现，简单地自己解释研究比进行远程读数更容易或更有效。

工作流程中的这一根本性变化也可能会产生意想不到的影响。我们研究结果中的一个意想不到的发现表明，这种变化可能对居民教育产生不可预见的影响。在我们的机构，儿科超声医师通常会通过专用的现场手机与放射科医生一起审查每项已完成研究的结果。然而，在远程读出模式下，居民越来越多地承担这一责任，因为出席者是远程工作的。尽管儿科放射科的住院医师数量总体下降，但居民阅读超声检查的比例显着增加，从9.9%翻倍至18.4%（S2表，第0<001.<>页）。这种转变表明，工作流程的变化可能导致对完整居民体验所需的各种研究的不平衡接触。

有几个因素可能会限制我们研究结果的普遍性。首先，我们的数据是从单一机构获得的。其次，在大流行期间，在相对较短的时间内评估了实施读出模型的效果。遗憾的是，由于前几个月机构数量急剧减少，而且此后各偏远部门过渡到混合部门，分析无法延长到这一时间范围之后。没有一个部门保留纯远程读出模型的时间超过 6 个月;因此，我们的结果无法确定观察到的居民病例量减少是否是暂时的。随着时间的推移，这种影响可能会不那么明显，因为居民越来越习惯于工作流程或学习形式的变化，并且随着居住计划对居民的反馈做出反应。随着时间的推移，随着技术的发展，对居民案件量的负面影响可能会减轻，新的实践模式更加熟悉和有效整合。此外，评估远程分区与混合分区之间的差异是次优的，因为它不是远程和面对面读数之间的直接比较，因为远程读数在混合分区中以一些频率进行，尽管频率要低得多。这可能会掩盖远程读数的影响程度。虽然住院医师临床病例数量对住院医师教育至关重要，但我们在研究中没有评估培训医生的其他基本方面，现场教师的存在可以特别促进这些方面。例如，在远程环境中，有意义的导师-学员友情可能不太常见，指导效果也较差。同样，如果访问阅览室的顾问较少，而是直接联系场外教师，则多学科接触可能会较差。这些因素可能会对受训者对新颖研究的灵感、职业抱负或职业目标的实现产生不利影响。最后，不那么人性化的放射学教育方法可能会对居民和就诊者的心理健康产生负面影响，并可能增加倦怠的发生率。

尽管对放射学实习生的教育和病例量的潜在负面影响的研究有限，但作为对 COVID-19 大流行的响应，远程放射科人员的广泛采用已成为学术放射科部门的一种范式。我们的研究确实提供了证据，表明远程读数可能对居民病例量有害，可能对初级居民产生更大的影响。鉴于这些发现，项目应谨慎行事，以减轻潜在的负面影响，直到在多个机构和更长的时间内进行进一步调查。如果难以避免，远程读数可能会限制为最年轻的居民。通过一种相对简单的措施进行持续监测，将每个居民共同撰写的报告记录为远程或亲自阅读，这将为未来的研究提供直接比较。

总之，我们的研究提供了证据表明，当居民只参与远程读数时，他们解释的研究较少。学术放射科必须保持警惕，以防日益偏远的劳动力带来的意外后果，特别是对他们最年轻的学员。

支持信息

按读数模型和居民年份划分的每次轮换的平均居民合著研究数量。

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S1 表。 按读数模型和居民年份划分的每次轮换的平均居民合著研究数量。

大流行前包括 1 月 <> 日圣截至 31 月 <> 日圣2018 年和 2019 年，并与 1 月 <> 日的大流行期进行比较圣截至 31 月 <> 日圣2020年。双侧 t 检验，* 表示具有统计显著性的 p 值<0.05。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000332.s001

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S2 表。 所有旋转和远程分区的成像模式组成百分比。

?前：疫情前的时期包括 1 月 <> 日圣截至 31 月 <> 日圣2018 年和 2019 年，并与 1 月 <> 日的大流行期进行比较圣截至 31 月 <> 日圣2020. 双侧 t 检验，* 表示具有统计学意义的 p 值<0.05。FL：氟，MG：乳房X光检查，XR：X光片，美国：超声，NM：核医学，CT / MR：横断面研究。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000332.s002

（文档）

S3 表。 按居民水平的多元回归。

? 交互变量之间的交叉项用 ? 表示。< .05、< .01 和 < .001 的 p 值分别用 *、**、*** 表示。前：疫情前时期;Pand：1月<>日之间的大流行期圣和 31 月 <> 日圣, 2020.FL：氟;MG：乳房X光检查;XR：X光片;美国：超声，NM：核医学，CT / MR：横断面研究。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000332.s003

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引用

1.达科·放射学读数：这有多重要？放射图形学。2021;41: 316–317.pmid：33411612

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2.世卫组织总干事在关于COVID-19-11的媒体吹风会上的开幕词。[引用于2020年19月2022日]。日期： https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19—11 年 2020 月 <> 日

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3.Matalon SA， Souza DAT， Gaviola GC， Silverman SG， Mayo-Smith WW， Lee LK.受训者和与会者对 COVID-19 大流行时代远程放射学读数的看法。学术放射学。2020;27: 1147–1153.pmid：32507612

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

4.Li CH， Rajamohan AG， Acharya PT， Liu C-SJSJ， Patel V， Go JL， et al. 虚拟读出：COVID-21 大流行期间 19 世纪的放射学教育。学术放射学。2020;27: 872–881.密码：32386950

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

5.Gabr AM， Li N， Schenning RC， Elbarbary A， Anderson JC， Kaufman JA， et al.大流行时代的诊断和介入放射学病例数量和教育：影响分析和潜在的未来方向。学术放射学。2020;27: 1481–1488.密码：32703647

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

6.Warnica W，Moody A，Probyn L，Bartlett E，Singh N，Pakkal M.从COVID-19对放射科住院医师培训和教育工作流程的影响中吸取的教训-反思的时刻：加拿大住院医师计划主任和居民的观点。2021年，无线电协会杂志;72: 637–644.pmid：33047608

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

7.在 COVID-19 之后过渡到新常态：准备重回癌症成像的轨道。放射学：癌症成像。2020;2：e204011。pmid：33778714

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

8.Vagal A， Mahoney M， Allen B， Kapur S， Udstuen G， Wang L， et al. 重新安排放射学中的非紧急护理：在 2019 年冠状病毒病 （COVID-19） 大流行期间实施。美国放射学会杂志。2020;17: 882–889.密码：32473108

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

9.里泽托 F， 面疙瘩 G， 特拉瓦格利尼 F， 罗科 GD， 里佐 A， 卡博纳罗， 等.COVID-19 大流行对诊断放射学工作量的影响：三级转诊医院的一项为期 2 年的观察性研究。学术放射学。2023;30: 276–284.密码：35781400

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

10.Chalfant JS， Pittman SM， Kothari PD， Chong A， Grimm LJ， Sohlich RE， et al.COVID-19大流行对乳腺成像教育的影响。乳腺成像杂志。2021;3: 354–362.密码：34056594

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

11.Agarwal V， Bump GM， Heller MT， Chen L-W， Branstetter BF， Amesur NB， et al. 住院病例量与临床表现相关：寻找最佳点。学术放射学。2019;26: 136–140.密码：30087064

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

12.尼克森太平绅士，科斯基C，安德森JC，贝克特B，杰克逊副总裁。放射学 ACGME 病例日志值与 ABR 核心考试通过率之间的相关性。学术放射学。2020;27: 269–273.pmid：31694780

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

13.尼塔里 G、萨瓦 D、托马索尼 D、塔耶巴蒂 SK、阿门塔 F. COVID-19 时代的远程医疗：基于当前证据的叙述性审查。艾杰夫。2022;19: 5101.密码：35564494

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

14.麦克罗伊 C， 帕特尔 L， 加达姆 DS， 罗滕伯格 S， 鲱鱼 A， 哈姆 J， 等. COVID-19 时代的放射学教育：居民的新型远程学习工作站体验。学术放射学。2020;27: 1467–1474.密码：32800692

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

15.Seghers MC， Seghers VJ， Sher AC， Jadhav SP， State LJ， Trout AT， et al.COVID-19大流行期间在家工作：儿童医院儿科放射学会和放射科主任协会的调查。小儿无线电。2022;52: 1242–1254.密码：35229184

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

16.Larocque N， Brook A， Shenoy-Bhangle AS， Eisenberg RL， Chang Y-M， Mehta P， et al. 在covid 19大流行期间虚拟放射学学习的住院医师经验。学术放射学。2021;28: 704–710.

查看文章谷歌学术搜索

17.福西 S， 阿瑟 S， 戴维斯 S， 迪隆 PSP.辛格·迪隆，马利克·N等。COVID-19 对放射学培训的影响：皇家放射科医师学院初级放射科医生论坛全国调查。临床放射学。2021;76.密码：33879321

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

18.坦南鲍姆 MF， 谢诺伊-巴格尔 A， 布鲁克 A， 伯科维茨 S， 张 Y-M.放射科实习生和参加对 COVID-19 大流行期间虚拟读数的满意度。临床成像。2022;88: 66–77.密码：35643045

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

19.弗里曼 CW， 达纳利瓦拉 A， 摩尔 S， 昆查拉 S， 斯坎伦 MH.回家：COVID-19大流行期间家庭阅读工作站和现场居民病例量的比较。J Am Coll Radiol。2022;19: 476–479.密码：35123956

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

20.Chen SZ， Kapral N， Dueck N， Gaskin CM， Bueno J， Hanley M. TeleResidents： 探索 COVID 大流行期间居民家庭工作站的使用。阿卡德·2022;29: 450–455.pmid：34865955

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

21.邱 A， 何 C， 巴拉德 DH， 古尔德 JE， 马奎斯 KM. 美国放射学学术首席住院医师联盟 2021-2022 年调查结果。学术放射学。2023;S1076633223000405。密码：36813667

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

22.Poyiadji N，Klochko C，LaForce J，Brown ML，Griffith B. COVID-19 和放射学住院医师成像卷 - 住院医师培训年和成像模式的差异影响。学术放射学。2021;28: 106–111.密码：33046369

查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索

23.Bass RZ，Smith AD，Langston MC，Frazier MB，Tridandapani S.实习生和教师对远程PACS工作站的看法以及美国大型学术医疗机构的下一步。诊断放射学的当前问题。2022;51: 146–151.pmid：34844828

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